自動化を進めたいけれど、どこまでやっていいのか分からない。そう感じている経営者へ向けて書いています。私たち株式会社One Ismは、地方の再興とAIマーケティング支援を仕事にする中で、自社の業務でも数多くの自動化を積み重ねてきました。自動化しすぎて事故が起きかけたことも、逆に人がやり続けて非効率だったこともあります。そこから作った、失敗しない切り分け方をお伝えします。
自動化をどこまで進めるか、判断に迷う場面は多いと思います。私たちが実際に使っている切り分け方は、3つの軸の組み合わせです。
この3つを掛け合わせると、どの作業を自動化し、どこに人の確認を残すかが自然に決まります。あわせて、動いているかを人が見る場所を自動化する前に決めること、一気に広げず小さく試してから広げることも守っています。この基準にたどり着くまでに、私たちも失敗しています。次の章で、実際に何が起きたかをお伝えします。
私たちは、自社の業務でも、支援先の業務でも、くり返し作業をAIやツールに任せることを積極的に進めてきました。ただ、進める中で、うまくいかなかったこともあります。ここでは、経緯を特定できる形ではなく、一般化した粒度でお伝えします。
ひとつは、外部に出る配信や連絡を、最終確認なしで自動送信するところまで仕組み化してしまったケースです。中身を最新の状態に保つ運用が追いついておらず、古い情報のまま外に出てしまいそうになったことがありました。気づけたのは、たまたま人が別の用事で中身を見たからです。仕組みとして事前に気づける形にはなっていませんでした。
もうひとつは、逆のケースです。数字の集計や記録を、いつまでも人の手作業のまま続けていた業務がありました。毎回同じ手順で、毎回同じだけ時間がかかります。自動化を検討する優先順位が低いまま放置され、気づけば週に何時間もその作業に使っていました。
振り返ると、配信の失敗は「影響範囲」を見誤ったことが原因でした。社外に届く作業なのに、社内向け作業と同じ感覚で最終確認を省いてしまいました。逆に、集計作業の非効率は「可逆性」も「専門判断の要否」も低い、つまり自動化しやすい作業を、切り分けの基準がないまま人の手で続けてしまったことが原因でした。私たちは、この2つの失敗から、「全部自動化する」でも「全部人がやる」でもなく、判断軸を持っていなかったことそのものが問題だったと学びました。
3つの軸を、それぞれもう少し具体的にお伝えします。
社内向けの集計や下書き作成は、間違っていてもあとで直せます。数字の転記ミスがあっても、気づいた時点で直せば実害はほぼありません。一方、送信してしまったメッセージや、確定してしまった価格表示は、あとから直しても相手にはすでに届いています。この「直せるかどうか」の違いだけで、自動化の踏み込み方は大きく変わります。
自社で運営する旅館の例で言うと、日々の広告費や売上の数字を社内の集計シートにまとめる作業は、社内で完結します。自動化して問題ありません。一方、お客さまへの返信メッセージや、SNSへの投稿は、社外に届きます。届いた瞬間に取り返しがつかなくなるので、最終確認だけは人に残しています。自社で運営する旅館はSNS総フォロワーが3万人を超えていますが、フォロワーが多いほど、1件の発信ミスが与える影響も大きくなります。だからこそ、発信の最終確認は自動化していません。
広告費の配分は、典型的に専門判断が要る作業です。自社で運営する旅館は、月額広告費30万円で最高ROAS1,200%超を達成したことがありますが、この数字は媒体や時期、クリエイティブの組み合わせ次第で大きく変わります。数字を自動で集計するところまでは仕組み化していますが、広告費を増やすか減らすかの最終判断は、経験を踏まえて人が行っています。逆に、数字を集めて並べるだけの作業には専門判断は要りません。ここは全自動にしています。
ここまでの3つの軸を、実際の業務にどう当てはめるか。私たちが使っている手順をそのままお伝えします。
一度に全部の業務でやろうとすると疲れてしまいます。まずは3〜5個の業務で試すだけで十分です。
実際に切り分けを変えたことで何が変わったか、2つの例でお伝えします。
Before 毎週、担当者が広告管理画面から数字を手作業でスプレッドシートに転記していました。社内向けの作業なので、間違っても実害はほぼありません。それでも人の手でやり続けていました。
After 数字の集計を自動化し、人が見るのは月1回、増えたか減ったかの確認だけにしました。社内完結・可逆性が高い・専門判断が不要という3条件がそろっていたので、全自動に振り分けました。浮いた時間は、広告費の配分判断など、専門判断が必要な作業に回しています。
あるスクール事業では、広告費46万円で月商387万円という成果が出たことがあります。この時も、日々の広告数値の集計・ダッシュボードへの反映は自動化していました。ただし、広告費を増やすかどうかの判断だけは、自動化しませんでした。反応が良い時ほど、勢いで広告費を増やしたくなりますが、媒体の状況や在庫・受け入れ人数といった、数字だけでは見えない要素が絡むからです。数字を届けるところまでは自動、決めるところは人、という線引きです。
切り分けを運用する中で、私たちが実際につまずいた、あるいは危うかったパターンを共有します。
いまの私たちの運用は、おおまかに次の流れで回しています。
まず、くり返し作業の下書きや集計は、自動で作られます。人が最初から手を動かす必要はありません。社内で完結する作業は、そのまま自動で確定させます。
社外に出る作業や、間違えると影響が大きい作業だけは、確定させる前に人の確認を一段はさみます。自動で用意されたものを、人が見て、必要なら直してから外に出す。この一手間だけは省きません。
あわせて、仕組みが実際に動いているかどうかを、定期的に見る担当も決めています。動いて当たり前と考えず、止まっていないかを確認する時間を、あらかじめ運用に組み込んでいます。
そして、新しく自動化する時は、まず一つの業務で小さく試します。うまくいってから、似た性質の業務に広げる。この順番を守るようになってから、行き過ぎた自動化も、非効率な放置も、どちらも減りました。
数字を月1回まとめて見る運用については、「Search ConsoleとGA4を、非エンジニアの会社がどう使いこなしたか」でも詳しくお伝えしています。
まずは、毎日か毎週くり返している作業を書き出すことをおすすめします。そのうえで、社内で完結し、間違えてもあとから直せる作業から自動化します。ここが、いちばん失敗しにくい入口です。
いいえ、そうは考えていません。社外に出る作業や、間違えると取り返しがつきにくい作業は、最後の確認を人に残すべきだと考えています。全自動が理想ではなく、切り分けが大事です。
自動化する前に、動いているかどうかを人が見る場所を先に決めておくことです。動かして終わりにせず、止まっていないかを定期的に確認する担当を決めておくと、事故に早く気づけます。
はい、使えます。私たちも、全9室の小さな旅館の運営で同じ考え方を使っています。規模の大小より、切り分けの基準を持っているかどうかが差になると感じています。
放置はおすすめしません。動いているはずのものが、いつの間にか止まっていることはあります。小さく試してから広げ、定期的に人が見る。この順番を崩さないことが、長く使い続けるコツです。
私たちは、まず影響範囲を見ます。社外に届く作業かどうかで、最終確認の要否がほぼ決まるからです。そのうえで、可逆性と専門判断の要否を見て、自動化の踏み込み方を調整しています。3つの軸のうち、どれか一つでも「人が必要」と出たら、その作業には人の確認を残しています。
数字を集めて見せるところまでは、すでに自動化しています。ただし、判断そのものは、媒体の状況や季節、在庫といった数字に表れない要素が絡むため、当面は人が担う領域だと考えています。専門判断が要る作業ほど、自動化ではなく「判断材料をどれだけ早く正確に届けられるか」を磨くようにしています。